Big Data Reporting-Plattform mit 2-4M täglichen Transaktionen
Moderne GKE-basierte Microservices ersetzen 20 Jahre altes Legacy-System
Project Gallery
Banking Big Data Plattform
Banking Big Data Reporting-Dashboard mit Echtzeit-Transaktionsanalyse
The Challenge
Ersatz eines 20 Jahre alten manuellen Reporting-Systems durch moderne Big Data Plattform
Diese führende deutsche Retail-Bankengruppe benötigte eine grundlegende Erneuerung ihrer Kartenzahlungsverarbeitung und Reporting-Infrastruktur. Die Herausforderung bestand darin, ein 20 Jahre altes, manuell betriebenes System durch eine moderne, automatisierte Plattform zu ersetzen, die 2-4 Millionen tägliche Transaktionen aus tausenden Märkten und Online-Shops verarbeiten kann, inklusive komplexer Kundenbindungsprogramme mit individualisierten Konditionen pro Standort.
20 Jahre altes manuelles Reporting- und Abrechnungssystem nicht mehr skalierbar
2-4 Millionen tägliche Kartenzahlungs-Transaktionen erfordern Echtzeit-Verarbeitung
Jeder Standort mit einzigartigen, teils individuellen Konditionen
Komplexe Integration von Kundenbindungsprogrammen über tausende Filialen hinweg
Bedarf an hochperformantem Datenzugriff bei massiven Datenvolumen
Mehrere Datenquellen benötigen Integration (Filialen, Online-Shops, Loyalty-Systeme)
Anforderung an Clean-Code Architektur auf völlig neuer Google Cloud Infrastruktur
The Solution
Moderne Big Data Plattform auf GKE mit Kafka & Event-Driven Architektur
Wir haben eine komplett neue Big Data Reporting-Plattform auf Google Cloud Platform mit GKE (Google Kubernetes Engine) konzipiert und implementiert. Die Lösung nutzt Event-Driven Microservices mit Kafka und Pub/Sub für Hochdurchsatz-Transaktionsverarbeitung, kombiniert mit optimierter PostgreSQL-Partitionierung und ausgeklügeltem JPA Lazy-Loading für effiziente Handhabung massiver Datenvolumen.
Microservices auf GKE
Docker-containerisierte Microservices gebaut mit Java 11/Kotlin und Spring Boot 2.3 auf Google Kubernetes Engine
Event-Driven Messaging
Apache Camel + Kafka für Cluster-Kommunikation, Pub/Sub für Google Cloud Functions Integration, mit synchronen Aufrufen implementiert via Kafka
Optimierte Datenschicht
Spring/Hibernate JPA mit ausgeklügelter Lazy-Loading Strategie und PostgreSQL Tabellen-Partitionierung für massive Transaktionsvolumen
Cloud Functions Processing
Google Cloud Functions (Java 11, Python 3, NodeJS) für externe Datenverarbeitung via Pub/Sub
RESTful API Design
OpenAPI YAML-generierte REST-Schnittstellen mit Spring HATEOAS Access Graph
PDF-Generierungs-Service
NodeJS/Puppeteer-basierter dynamischer PDF-Generator via Pub/Sub getriggert mit Auto-Scaling
Critical Challenges
Key technical hurdles and how they were overcome
Tägliche Big-Data-Verarbeitung mit hoher Ressourceneffizienz
Problem
Massive Datenmengen treffen in kurzen Zeitfenstern ein (oft innerhalb von zwei Stunden), danach werden für den Rest des Tages kaum Ressourcen benötigt. Mit klassischer Architektur, die dauerhaft Infrastruktur vorhalten muss, ist das extrem ineffizient.
Solution
Einsatz einer modernen, Cloud-basierten GCP-Architektur mit Cloud Functions, Pub/Sub und automatisch skalierenden Services. Wenn keine Verarbeitung ansteht, werden keine Ressourcen verbraucht. Während der Datenanlieferung skaliert die Rechenkapazität automatisch auf, um Lastspitzen mit tausenden Datensätzen pro Sekunde zu bewältigen.
Infrastrukturkosten um 50 % reduziert und gleichzeitig 10.000+ Transaktionen pro Sekunde in Spitzenzeiten verarbeitet – Effizienz und Performance schließen sich nicht gegenseitig aus.
Impact
Der Stack verarbeitet bei Bedarf tausende Einträge pro Sekunde, bleibt aber im Leerlauf äußerst kosteneffizient. Schlanke, agile Architektur mit deutlich reduzierten Kosten durch elastische Skalierung. Ressourcenverbrauch ist eng an die tatsächliche Last gekoppelt.
Business Impact
Measurable value delivered to the business
Infrastruktur-Kosteneinsparungen
50 % Reduktion gegenüber einer traditionellen 360k € Architektur durch elastisches GCP-Auto-Scaling und Cloud Functions
Verarbeitungskapazität
Spitzen-Transaktionen pro Sekunde während Batch-Fenstern mit P99-Latenz unter 200 ms
Query-Performance-Verbesserung
Reports, die zuvor Minuten benötigten, laufen dank PostgreSQL-Partitionierung und Optimierung jetzt in Sekunden
Operative Effizienz
Automatisierte manuelle Prozesse, ermöglicht Echtzeit-Reporting für tausende Standorte im Retail-Netzwerk
Innovations
Groundbreaking solutions that set new standards
Elastische Big-Data-Verarbeitung
GCP-Auto-Scaling-Architektur, die je nach tatsächlicher Last von null auf tausende Transaktionen pro Sekunde skaliert
Unübertroffene Kosteneffizienz für Big-Data-Workloads – bezahlt wird nur für tatsächliche Rechenzeit, nicht für Leerkapazitäten
Impact: 50 % Kostenreduktion (Einsparung von 180k €/Jahr) bei gleichzeitig höherer Performance und 10.000+ Transaktionen pro Sekunde in Lastspitzen
Fortgeschrittene PostgreSQL-Partitionierungsstrategie
Ausgefeilte Tabellen-Partitionierung mit Master-Master-Replikation für 100x schnellere Queries auf sehr großen Transaktionsvolumen
Berichte, die zuvor Minuten dauerten, werden jetzt in Sekunden ausgeführt – auch bei 2–4 Millionen Transaktionen pro Tag
Impact: Reporting von batch-verzögert hin zu nahezu Echtzeit-Einblicken für Geschäftsentscheidungen transformiert
Mehrsprachige Cloud-Functions-Integration
Nahtlose Anbindung von Java-11-, Python-3- und NodeJS-Cloud-Functions über Pub/Sub für spezialisierte Verarbeitungsschritte
Für jeden Anwendungsfall das passende Runtime-Umfeld – sprachagnostische Architektur, die pro Use Case die optimale Laufzeit wählt
Impact: PDF-Generierung, Daten-Transformationen und externe Integrationen sind auf Performance und Wartbarkeit optimiert
Ausgefeiltes JPA-Lazy-Loading-Schema
Stark optimierte Hibernate-Konfiguration mit selektivem, effizientem Lazy-Loading für performanten Datenzugriff auf sehr große Datensätze
Minimiert Speicherbedarf und Datenbanklast bei gleichzeitig stabilen Latenzen unter 200 ms selbst bei extremen Transaktionsvolumen
Impact: Ermöglicht effiziente Verarbeitung von Millionen Entitäten mit konsistenter Performance auch bei Spitzenlast
"Die neue Big Data Plattform transformierte unsere Transaktionsverarbeitungs-Fähigkeiten. Der Wechsel von einem 20 Jahre alten manuellen System zu einer modernen Cloud-Native Architektur, die Millionen Transaktionen täglich verarbeitet, war ein Game-Changer."
Technologies Used
core
persistence
messaging
infrastructure
cloud Functions
frontend
integration
testing
additional
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Wenn Ihre Organisation eine moderne, skalierbare Plattform für die Verarbeitung von Millionen täglicher Transaktionen mit komplexen Geschäftsregeln benötigt, lassen Sie uns über Ihre Anforderungen sprechen.
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